【数据挖掘】分类之decision tree（转载）

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【数据挖掘】分类之decision tree（转载）

[数据挖掘]分类之decision tree. 1. ID3 算法 ID3 算法是一种典型的决策树(decision tree)算法,C4.5, CART都是在其基础上发展而来.决策树的叶子节点表示类标号,非叶子节点作为属性测试条件.从树的根节点开始,将测试条件用于检验记录,根据测试结果选择恰当的分支:直至到达叶子节点,叶子节点的类标号即为该记录的类别. ID3采用信息增益(information gain)作为分裂属性的度量,最佳分裂等价于求解最大的信息增益. 信息增益=parent节点熵 -…

CART分类与回归树与GBDT(Gradient Boost Decision Tree)

一.CART分类与回归树资料转载: http://dataunion.org/5771.html Classification And Regression Tree(CART)是决策树的一种,并且是非常重要的决策树,属于Top Ten Machine Learning Algorithm.顾名思义,CART算法既可以用于创建分类树(Classification Tree),也可以用于创建回归树(Regression Tree).模型树(Model Tree),两者在建树的过程稍…

机器学习算法实践：决策树 (Decision Tree)（转载）

前言最近打算系统学习下机器学习的基础算法,避免眼高手低,决定把常用的机器学习基础算法都实现一遍以便加深印象.本文为这系列博客的第一篇,关于决策树(Decision Tree)的算法实现,文中我将对决策树种涉及到的算法进行总结并附上自己相关的实现代码.所有算法代码以及用于相应模型的训练的数据都会放到GitHub上(https://github.com/PytLab/MLBox). 本文中我将一步步通过MLiA的隐形眼镜处方数集构建决策树并使用Graphviz将决策树可视化. 决策树学习决策树…

数据挖掘决策树 Decision tree

数据挖掘-决策树 Decision tree 目录数据挖掘-决策树 Decision tree 1. 决策树概述 1.1 决策树介绍 1.1.1 决策树定义 1.1.2 本质 1.1.3 决策树的组成 1.1.4 决策树的分类 1.1.5 决策过程 1.2 决策树的优化 1.2.1 过拟合 1.3.1 剪枝 2. 理论基础 2.1 香农理论 2.1.1 信息量 2.1.2 平均信息量/信息熵 2.1.3 条件熵 2.1.4 信息增益(Information gain) 2.1.5 信息增益率…

用于分类的决策树(Decision Tree)-ID3 C4.5

决策树(Decision Tree)是一种基本的分类与回归方法(ID3.C4.5和基于 Gini 的 CART 可用于分类,CART还可用于回归).决策树在分类过程中,表示的是基于特征对实例进行划分,将其归到不同的类别.决策树的主要优点是模型可读.易于理解.分类速度快.建模与预测速度快.本文主要介绍 Quinlan 在 1986 年提出的 ID3 算法与 1993 年提出的 C4.5 算法.下面首先对决策树模型进行简单介绍. 决策树模型决策树是由树节点与边组成的,其节点有两种类型,内部节点和叶…

（ZT）算法杂货铺——分类算法之决策树(Decision tree)

https://www.cnblogs.com/leoo2sk/archive/2010/09/19/decision-tree.html 3.1.摘要在前面两篇文章中,分别介绍和讨论了朴素贝叶斯分类与贝叶斯网络两种分类算法.这两种算法都以贝叶斯定理为基础,可以对分类及决策问题进行概率推断.在这一篇文章中,将讨论另一种被广泛使用的分类算法——决策树(decision tree).相比贝叶斯算法,决策树的优势在于构造过程不需要任何领域知识或参数设置,因此在实际应用中,对于探测式的知识发现,决策树…

Spark2 ML包之决策树分类Decision tree classifier详细解说

所用数据源,请参考本人博客http://www.cnblogs.com/wwxbi/p/6063613.html 1.导入包 import org.apache.spark.sql.SparkSession import org.apache.spark.sql.Dataset import org.apache.spark.sql.Row import org.apache.spark.sql.DataFrame import org.apache.spark.sql.Column impor…